Bottom-up de novo design of functional proteins with complex structural features

计算生物学 蛋白质设计 结构母题 合成生物学 生物 合理设计 支架蛋白 分子识别 信号转导 蛋白质结构 蛋白质工程 生物化学 细胞生物学 化学 遗传学 分子 有机化学
作者
Che Yang,Fabian Sesterhenn,Jaume Bonet,Eva A. van Aalen,Leo Scheller,Luciano A. Abriata,Johannes Cramer,Xiaolin Wen,Stéphane Rosset,Sandrine Georgeon,Theodore S. Jardetzky,Thomas Krey,Martin Fussenegger,Maarten Merkx,Bruno E. Correia
出处
期刊:Nature Chemical Biology [Nature Portfolio]
卷期号:17 (4): 492-500 被引量:83
标识
DOI:10.1038/s41589-020-00699-x
摘要

De novo protein design has enabled the creation of new protein structures. However, the design of functional proteins has proved challenging, in part due to the difficulty of transplanting structurally complex functional sites to available protein structures. Here, we used a bottom-up approach to build de novo proteins tailored to accommodate structurally complex functional motifs. We applied the bottom-up strategy to successfully design five folds for four distinct binding motifs, including a bifunctionalized protein with two motifs. Crystal structures confirmed the atomic-level accuracy of the computational designs. These de novo proteins were functional as components of biosensors to monitor antibody responses and as orthogonal ligands to modulate synthetic signaling receptors in engineered mammalian cells. Our work demonstrates the potential of bottom-up approaches to accommodate complex structural motifs, which will be essential to endow de novo proteins with elaborate biochemical functions, such as molecular recognition or catalysis. Beginning with a functional site and building a supporting scaffold around it enables the de novo design of proteins with distinct binding motifs for use in biosensors to detect antibody responses and as ligands of synthetic signaling receptors.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
爆米花应助ma采纳,获得10
1秒前
Akim应助木瓜、采纳,获得10
1秒前
Jyouang发布了新的文献求助10
1秒前
正直的凡桃完成签到,获得积分10
1秒前
吴欣霞发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI2S应助yooyoo采纳,获得10
2秒前
海的呼唤完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
Cokey123发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
Jamie完成签到,获得积分10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
亚米发布了新的文献求助10
4秒前
思源应助背后觅露采纳,获得10
4秒前
5秒前
天地本宽发布了新的文献求助10
7秒前
晨光完成签到,获得积分10
7秒前
Jaxon发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
Yuu发布了新的文献求助10
8秒前
Berthe完成签到 ,获得积分10
8秒前
xzy998发布了新的文献求助10
9秒前
jia发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
英姑应助123采纳,获得10
10秒前
施小雨发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
私心無名完成签到,获得积分10
11秒前
赘婿应助负责的方盒采纳,获得10
12秒前
12秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
亭2007发布了新的文献求助10
13秒前
Ava应助迅速星星采纳,获得10
15秒前
15秒前
16秒前
17秒前
NexusExplorer应助lyh采纳,获得10
17秒前
嘟嘟发布了新的文献求助10
17秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
ALUMINUM STANDARDS AND DATA 500
Walter Gilbert: Selected Works 500
An Annotated Checklist of Dinosaur Species by Continent 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3665863
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3224999
关于积分的说明 9760846
捐赠科研通 2934997
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1607295
邀请新用户注册赠送积分活动 759158
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 735125